Multiscale modeling of rock fracture in comminution — A comparative study of FEM accuracy and DEM scalability
Notice bibliographique
Résumé
The growing global demand for minerals and metals, coupled with the need for improved energy and water efficiency in resource extraction, has led to the use of numerical modeling, particularly the discrete element method (DEM), to evaluate and optimize comminution processes that account for a significant portion of the energy consumption in mineral and metal extraction. Despite advancements, a significant challenge remains in balancing the local resolution of fractures at the rock particle level, where physics-based material models using the finite element method (FEM) have excelled, with the resolution of industrial-scale total particle interactions within the machine system. This work explores the high-resolution fracture of rock particles using an established material model implemented within FEM as a valuable reference for fractures with a balanced mid-level resolution achieved through a bonded discrete element method applicable to industrial-scale systems. Brazilian tests were performed on two rock types to calibrate the models. Single particle breakage (SPB) experiments employing digital image correlation (DIC) were conducted to evaluate the performance of the models. Finally, the DEM model was demonstrated in an industrial-scale cone crusher application. The results show good agreement for the highly resolved FEM approach (requiring only two material parameters to be determined, which is particularly advantageous for generating virtual particle breakage data across various rock materials, shapes, and sizes) and reasonable agreement for the DEM fracture response, which is attributed to the much coarser mesh used that does not capture the crumbling mechanism (as revealed by the comparison between the two numerical approaches). Despite these discrepancies, the cone crusher predictions fall within the expected ranges for the system response at the machine level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».